論文の概要: Multi-Layer Visual Feature Fusion in Multimodal LLMs: Methods, Analysis, and Best Practices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06063v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 05:10:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:49:29.499491
• Title: Multi-Layer Visual Feature Fusion in Multimodal LLMs: Methods, Analysis, and Best Practices
• Title（参考訳）: マルチモーダルLDMにおける多層視覚特徴融合:方法,解析,ベストプラクティス
• Authors: Junyan Lin, Haoran Chen, Yue Fan, Yingqi Fan, Xin Jin, Hui Su, Jinlan Fu, Xiaoyu Shen,
• Abstract要約: MLLM(Multimodal Large Language Models)は近年大きな進歩を遂げており、視覚的特徴はモデル性能の向上においてますます重要な役割を担っている。 しかし、MLLMにおける多層視覚機能の統合は、特に最適な層選択と融合戦略に関して、未検討のままである。 本稿では,(1)最も効果的な視覚層を選択すること,(2)言語モデルとの最良の融合手法を特定すること,の2つの側面を体系的に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.48590954153895
• License:
• Abstract: Multimodal Large Language Models (MLLMs) have made significant advancements in recent years, with visual features playing an increasingly critical role in enhancing model performance. However, the integration of multi-layer visual features in MLLMs remains underexplored, particularly with regard to optimal layer selection and fusion strategies. Existing methods often rely on arbitrary design choices, leading to suboptimal outcomes. In this paper, we systematically investigate two core aspects of multi-layer visual feature fusion: (1) selecting the most effective visual layers and (2) identifying the best fusion approach with the language model. Our experiments reveal that while combining visual features from multiple stages improves generalization, incorporating additional features from the same stage typically leads to diminished performance. Furthermore, we find that direct fusion of multi-layer visual features at the input stage consistently yields superior and more stable performance across various configurations. We make all our code publicly available: https://github.com/EIT-NLP/Layer_Select_Fuse_for_MLLM.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は近年大きな進歩を遂げており、視覚的特徴はモデル性能の向上においてますます重要な役割を担っている。 しかし、MLLMにおける多層視覚機能の統合は、特に最適な層選択と融合戦略に関して、未検討のままである。 既存の手法は、しばしば任意の設計選択に依存し、最適以下の結果をもたらす。 本稿では,多層視覚的特徴融合の2つの中核的側面を体系的に検討する。(1)最も効果的な視覚的特徴融合を選択すること,(2)言語モデルとの最良の融合アプローチを特定すること。 実験の結果,複数のステージからの視覚的特徴を組み合わせることで一般化が向上する一方で,同じステージからの付加的特徴を取り入れることで性能が低下することがわかった。 さらに、入力段階での多層視覚特徴の直接融合により、様々な構成において、より優れた、より安定した性能が得られることが判明した。 https://github.com/EIT-NLP/Layer_Select_Fuse_for_MLLM。

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